Development of a full TSC analysis pipeline: preliminary applications in aMCI and AD
Notice bibliographique
Résumé
Sodium (23Na) has a crucial role in cellular homeostasis, pH regulation, and action potential propagation in muscle and neuronal fibers. Healthy tissues are characterized by low intracellular concentration [Na]1 and high extracellular concentration [Na]e, maintained by the sodium-potassium pump. The human brain consumes nearly 50% of its energy to maintain this gradient, highlighting its importance. In fact, abnormal sodium levels in the brain can lead to cellular apoptosis and necrosis, resulting in severe neurological impairments. Sodium magnetic resonance imaging (23Na-MRI) has recently seen significant growth due to its ability to non-invasively quantify sodium levels in the brain. However, the technique is hampered by several technical challenges because of sodium nuclear magnetic intrinsic properties: low gyromagnetic ratio, short T2* relaxation times, and low concentration in human tissues. These factors result in long acquisition times, incompatible with clinical activities, and low signal-to-noise ratio (SNR). In addition, 23Na-MRI requires specialized hardware, pulse sequences, and advanced reconstruction methods, as well as extensive post-processing steps that can be time-consuming and dependent on operator expertise. These challenges have all contributed to limiting its adoption in clinical practice, despite sodium's involvement in many neurological disorders, including multiple sclerosis (MS), Alzheimer’s (AD), stroke, epilepsy, cancer, and traumatic brain injury (TBI). This work aims to develop an acquisition setup and a fully automated TSC analysis pipeline to make the technique suitable for clinical practice, even for operators with no prior experience. For the acquisitions, we used the Fermat LOoped oRthogonally Encoded Trajectories (FLORET), which has already yielded promising results in vivo with acquisition times compatible with clinical practice at 3T, and data were reconstructed offline with MATLAB. For the calibration method, we used external sodium references positioned in phantom holders we designed to ensure patient comfort and the use of the same phantom masks for all acquisitions and post-processing steps. The post-processing pipeline was designed to perform the following tasks automatically: reconstruction, denoising, estimation of SNR and calibration curve, estimation of sodium levels in brain tissues, and coregistration of sodium maps in the Montreal Neurological Institute (MNI) space for group studies. It completed all these steps within approximately 4 minutes, facilitating the analysis and mitigating errors related to inter- or intra-operator variability or operator expertise. The acquisition setup and the analysis pipeline were tested at IRCCS Santa Lucia, where 23Na-MRI was conducted for the first time and included in a PNRR project on mild cognitive impairment (MCI) and Alzheimer's (AD) patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».